双轨制下中长期交易电量放开规模测算方法

随着中长期交易电量规模持续扩大,交易结果不断挤压系统可调度空间,威胁着系统安全运行,且大量交易结果可能由于电网运行约束被削减,容易引发市场成员对市场公平性的质疑.因此,探究中国计划电量与市场电量"双轨制"下的中长期交易电量放开规模,既有助于明确电力市场的演变态势,又有利于实现电网运行安全和经济效率的统筹优化.文中提出了中长期交易电量放开规模测算方法,该方法兼顾市场化电量出清优化与电网运行安全,构建一个考虑市场经济效益和电网运行约束的双层优化模型.上层为以社会福利最大为目标的市场化电量优化出清模型,下层为考虑输电线路传输容量、系统供热需求、机组检修安排、电厂最小开机方式等电网运行约束的市场化电量校核模型.针对该双层优化模型,提出上下层迭代算法进行求解,并将市场化电量执行约束松弛化处理,以保证模型的可解性.中国某省级电网的实际算例分析验证了所提模型与算法的有效性和实用性.     

牵引变电所群贯通供电系统负序补偿模型及控制策略

针对牵引变电所群贯通供电系统存在的三相电压不平衡问题,提出一种基于三相变压器与静止无功发生器(SVG)的负序集中补偿方案及控制策略.首先,根据牵引变压器的功率变换关系及不同的负荷情况,推导了2种模式下补偿装置对牵引负荷的补偿功率通用表达式.根据中国的电能质量标准,提出了以负序满意补偿为目标的双限值补偿方案,方案包括了模式选择方法、SVG容量配置方法及SVG运行方法.根据补偿方案,设计了带有模式判别的SVG双闭环补偿控制策略.然后,采用牵引变电所实测数据对补偿方案进行验证,证明了方案具有良好的补偿效果,与全补偿方案相比,所提方案需要的装置容量更小.最后,通过仿真证明了控制策略对负序补偿的有效性和较快的响应速度.     

基于深度学习增强的LSD杆塔倾斜度检测

杆塔的倾倒会对整个电网产生严重的破坏并威胁周围居民的生命安全,电力巡检无人机利用计算机视觉对杆塔进行巡检既节省了人力资源又显著地提高了电网的巡检效率.为了国网巡检人员在杆塔倾倒前及时得到预警,对电力巡检无人机中的基于计算机视觉的杆塔倾斜检测算法进行了研究,设计了一种基于YOLOv3的深度神经网络结合LSD线段提取方法对杆塔的倾斜进行检测.利用在山西电网无人机实际巡检的杆塔图片制作杆塔的VOC2007数据集并利用YOLOv3神经网络对杆塔进行目标检测,并将检测后得到的Bounding box根据网络训练后的mIOU参数进行微调后作为LSD检测的ROI.接着,该方法在ROI中将检测的线段进行过滤和融合,根据杆塔特点进行杆塔的二次识别.最后利用得到的杆塔外边线做出该方向上的杆塔中线并计算杆塔在该方向的倾斜度.该文中实验利用山西国网电力公司提供的数据进行验证,结果表明,杆塔的倾斜检测效果在各种拍摄高度和背景干扰下都较为精确,杆塔目标的正确识别率达到97％,倾斜度检测平均误差小于0.85°.     

考虑风电接入的电力系统鲁棒经济优化调度

鉴于风力发电具有很强的随机性和波动性,含风电调度系统中,应用传统预测区间来描述其不确定性的方法存在缺陷。针对该问题,通过引入弃风限制对风电场的风电出力预测区间进行优化,得到能够保证调度系统安全运行的风电安全出力区间;在此基础上,建立双层鲁棒区间优化调度模型,使得常规机组的运行成本和风电场的弃风成本最小,并分析了系统爬坡备用对风电安全出力区间的影响。由于考虑了常规机组的阀点效应,模型呈现非线性特点,采用改进的教与学优化算法和线性规划法相结合的求解方法对模型进行求解。最后,采用改进的10机系统验证了所提模型以及求解方法的有效性和优越性。     

直流配电网光伏变流器柔性出力自适应分段下垂控制

在含光伏的直流配电网系统中,传统的下垂控制在光伏出力变化的情况下,存在功率分配不均衡及母线电压偏差大等问题。针对光伏出力受环境因素影响较为严重,引起传统下垂控制效果变差这一问题,根据光伏出力变化情况自适应调节下垂特性曲线,使其在重载条件下实现功率的精确分配,在轻载条件下,实现母线电压的稳定控制。通过建立下垂控制输出阻抗模型,分析了下垂系数自适应变化对系统环流抑制能力及均流度的影响。在MATLAB/Simulink中搭建光伏直流配电网进行仿真验证。理论分析和仿真验证表明所提光伏变流器柔性出力自适应分段下垂控制能够按照光伏电源出力动态调节功率分配任务,在重载时可以提高系统功率分配精度,轻载情况下可以减小直流母线电压偏差。     

计及无功裕度的配电网两阶段无功优化调度策略

为了解决高比例可再生分布式电源(renewable distributed generation,RDG)接入配电网后各类可调资源的协同调度和时空耦合问题,提出了计及动态无功裕度的两阶段配电网无功优化调度策略。利用Copula理论建立考虑风光不确定性和相关性的预测模型,第一阶段综合考虑电压偏差、运行成本和动态无功裕度3个指标建立日前多目标优化模型,第二阶段在短时间尺度上进一步利用连续调节装置应对风光波动性,在充分协调配电网中可调资源的同时实现快慢时间常数各异的无功调节装置差异化管理。最后在改进的IEEE 33节点系统上进行仿真,结果表明所提协同优化策略能够提高系统的安全经济效益,验证了风光相关性对系统的影响。     

计及风光储的冷热电联供系统双层协同优化配置方法

冷热电联供(combined cooling, heat and power,CCHP)系统的高效、经济运行取决于CCHP系统设备容量和运行策略的整体优化。为提高CCHP系统的实用性,文章提出了一种计及风光储的CCHP系统双层协同优化配置方法:外层优化配置以年化总成本最优和污染物排放量最低为目标函数,采用NSGA Ⅱ算法获得设备的容量配置;内层优化配置中采用对偶理论构建鲁棒模型,以考虑污染物排放和购能成本的总运行成本最优为目标函数,得到各设备的优化调度结果。最后,以某园区的CCHP系统为研究对象,采用所提双层协同优化配置方法对该系统进行优化配置,仿真结果验证了所提方法的有效性,能够兼顾经济性和环保性,有效实现系统的协同优化。     

面向碳中和电力系统转型的电氢枢纽灵活性应用

我国“碳达峰”、“碳中和”目标将加速电力系统向以风、光发电为主的高比例新能源电力系统的演变进程,保障电力系统灵活运行是高比例新能源电力系统转型的核心。氢作为一种清洁、零碳、多功能的二次能源载体,可与电能相互转换,并长期高效储存,在高比例新能源电力系统灵活性调节方面将扮演不容忽视的角色。系统分析了未来各阶段电力系统特征演变及灵活性资源需求,电-氢相互转换及氢储存技术,研究和展望了电-氢枢纽在大规模可再生能源电力系统中参与灵活性调节的应用场景。     

计及源-荷多灵活备用资源的随机优化调度

大规模新能源并网给电力系统的调度运行带来了新的挑战。为缓解系统的备用压力,提出一种计及源-荷多灵活备用资源的随机优化调度方法。首先,基于场景生成方法建立可变场景模型,考虑了风电并网容量和光伏并网面积对新能源出力不确定性的影响。其次,建立电力系统中多种灵活资源的备用模型:在源侧,分别建立常规机组和风电/光伏的备用模型,并考虑了风电/光伏备用的不确定性;在负荷侧,引入激励型需求响应,对需求侧备用进行建模。然后,基于两阶段随机优化方法建立备用调度模型。该模型考虑了日前的运行和备用决策以及日内不确定场景下的弃风、弃光以及切负荷风险。最后,基于改进的IEEE RTS-24测试系统验证了所提模型的有效性。     

燃煤电厂烟气SO3排放控制研究进展

由于对生态环境、人体健康、电力生产的多重危害,当前燃煤电厂烟气SO3排放已引起广泛关注,对其排放控制特性进行深入研究与系统总结是下一步制定相关政策以及实施排放控制工作的基础。该文分别从燃煤电厂烟气SO3协同控制技术与专项脱除技术2个方面,综述了前人的研究成果与当前的研究进展,分析了现有控制技术有待解决的关键问题及有待开展的研究内容,并在此基础上,结合我国燃煤电厂燃煤条件、锅炉炉型、超低排放装备等特点,提出了后续应对不同SO3排放控制要求的可行技术路线,以期为后续开展相关技术研究、工程实践、政策制订等工作提供借鉴和参考。